ChatGPT vs. 媒体偏见：GPT-3.5与微调语言模型的比较研究
计算与语言
2024-04-01 v1 人工智能
摘要
在我们快速发展的数字领域，辨别媒体偏见的能力变得至关重要，因为它可以塑造公众情绪并影响关键决策。大型语言模型（LLM）的出现，例如ChatGPT，以其在各种自然语言处理（NLP）任务中的广泛实用性而闻名，这引发了对其在媒体偏见检测中有效性的探索。ChatGPT能检测媒体偏见吗？本研究旨在通过利用媒体偏见识别基准（MBIB）来评估ChatGPT在区分六类媒体偏见方面的能力，并与微调模型（如BART、ConvBERT和GPT-2）进行对比。结果呈现一种二分法：ChatGPT在检测仇恨言论和文本级上下文偏见方面与微调模型表现相当，但在其他偏见检测（即假新闻、种族偏见、性别偏见和认知偏见）的更细微元素上遇到困难。
引用
@article{arxiv.2403.20158,
title = {ChatGPT v.s. Media Bias: A Comparative Study of GPT-3.5 and Fine-tuned Language Models},
author = {Zehao Wen and Rabih Younes},
journal= {arXiv preprint arXiv:2403.20158},
year = {2024}
}
备注
9 pages, 1 figure, published on Applied and Computational Engineering